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《第六届全国计算机应用联合学术会议论文集》2002年
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利用线性SVM进行参数拟合

雷静  沈雪勤  
【摘要】:支持向量机(SVM)是近些年发展起来的一种新型机器学习的方法,在模式识别、函数回归,密度估计等方面有着广泛的应用。本文尝试利用SVM在函数回归(SVR)中的应用理论,将其用于参数拟合,得到了良好的结果。
【作者单位】:河北工业大学 河北工业大学
【分类号】:TN911

【共引文献】
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1 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
2 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
3 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
4 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
5 冯学军;;最小二乘支持向量机的研究与应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2009年01期
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8 Hirotaka Nakayama;Yeboon Yun;;REGRESSION BY SUPPORT VECTOR MACHINES AND ITS APPLICATIONS TO ENGINEERING DESIGN[A];Proceedings of the Fourth China-Japan-Korea Joint symposium on Optimization of Structural and Mechanical Systems[C];2006年
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10 郭锋;刘丽丽;吕凝;;基于LLE和SVM的人像识别方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
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8 眭新光;文本信息隐藏及分析技术研究[D];解放军信息工程大学;2007年
9 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
10 曹葵康;支持向量机加速方法及应用研究[D];浙江大学;2010年
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